Matlab语音信号处理：频谱分析与IIR/FIR滤波实例

本篇文章详细介绍了如何使用MATLAB对音频信号进行频谱分析和滤波。首先，用户通过`uigetfile`函数选择并读取.wav格式的语音信号，获取信号数据`y`和采样率`fs`。文章着重展示了两种滤波器设计方法：FIR（有限 impulse response）和IIR（infinite impulse response）。 对于FIR滤波器，用户设置了性能指标，如截止频率`fc`（1000Hz）和带宽`bw`（1200Hz），以及阻塞频率比`Rp`（1）和衰减比`Rs`（100）。利用`fir1`函数设计了一个带汉明窗的低通滤波器，其阶数`N`通过计算确定，以满足特定的过渡带宽度。接着，文章绘制了滤波器的频率响应，并将原始信号与滤波后的信号在时域（时间-幅度图）和频域（幅度-频率图）上进行了对比，以评估滤波效果。滤波后的声音还被播放出来。 对于IIR滤波器部分，虽然具体内容没有在提供的部分详细描述，但通常会涉及设计IIR滤波器系数，例如通过Butterworth、Chebychev或Elliptic等滤波器类型，然后使用`freqz`函数绘制其频率响应。在IIR滤波后，同样会对比滤波前后信号的变化，并可能进行类似的可视化和声音回放。 最后，文章提及设计一个信号处理系统的界面，这可能涉及到GUI（图形用户界面）的创建，用于用户交互，包括选择不同的滤波器类型，调整参数，以及实时观察滤波效果。这样的界面有助于提高信号处理的用户体验和灵活性。 总结来说，这篇文章提供了一套完整的MATLAB语音信号处理流程，包括信号读取、基本显示、滤波器设计、滤波操作以及结果分析和可视化，适合那些希望深入理解MATLAB在音频信号处理中的应用的读者。